认识SpringSecurity
Spring Security 是 Spring 的安全框架,提供认证、授权及安全防护功能。支持表单、OAuth2、JWT 等多种认证方式,基于过滤器链实现请求鉴权,可防御 CSRF 等攻击,灵活扩展,保障 Web 应用安全。
@Configuration
被@Configuration标注的类会被Spring容器识别为配置类,作用等同于XML配置文件。通过@Bean注解可注册Bean实例,配合AnnotationConfigApplicationContext可启动IOC容器并加载配置类及其中的Bean,实现基于Java的配置管理。
Eclipse运行SSM/SSH项目教程
本教程介绍如何在Eclipse中配置Java Web开发环境,包括JDK、Tomcat安装与版本匹配,项目导入(支持Maven/非Maven),以及服务器绑定和启动访问。附常见问题如数据库配置修改提示,助你快速搭建并运行项目。(239字符)
如何做好SQL质量监控
SLS推出用户级SQL质量监控功能,集成于CloudLens for SLS,提供健康分、服务指标、运行明细、SQL Pattern分析及优化建议五大维度,帮助用户全面掌握SQL使用情况,识别异常、优化性能,提升日志分析效率与资源管理能力。
领域模型图(数据架构/ER图)
数据架构核心输出为ER图,包含实体、关系与属性。通过四色原型法进行领域建模:红色MI表时标事件,绿色PPT为业务对象,黄色Role示参与角色,蓝色DESC提供描述信息。以风控系统为例,从业务流程提炼MI,补充PPT实体与Role角色,添加DESC属性,最终提取绿色PPT为实体、红色MI为关系,构建ER图,明确一对一、一对多、多对多约束,形成清晰数据模型。(239字)
ArrayList扩容机制
ArrayList 添加元素时,先调用 `ensureCapacityInternal()` 确保容量,首次添加时默认扩容至 10。`grow()` 方法实现扩容,新容量为原容量的 1.5 倍(位运算优化)。当元素数超当前容量时触发扩容,保证添加高效。length 是数组属性,length() 是字符串方法,size() 是集合元素个数获取方法。
-MongoDB相关概念
MongoDB是一款高性能、无模式的文档型数据库,适用于高并发、海量数据、高扩展性场景。适用于社交、游戏、物联网等写频繁、事务要求低的应用。支持JSON风格BSON存储,灵活数据模型,具备丰富查询、索引、分片、副本集等特性,易扩展,开发运维成本低,是Web2.0及大数据时代的优选数据库。
Java泛型类型擦除以及类型擦除带来的问题
Java泛型在编译时会进行类型擦除,所有泛型信息被移除,替换为原始类型(如Object或限定类型)。例如,List<String>和List<Integer>在运行时均为List,导致无法通过instanceof判断泛型类型。类型检查在编译期完成,基于引用而非实际对象。擦除后,getter方法自动插入强转,保证类型安全。但静态成员不能使用类的泛型参数,因类未实例化时泛型类型未知。泛型方法可独立声明类型参数,与类泛型无关。
云原生数据仓库 AnalyticDB Supabase 商业化正式上线!
AnalyticDB PostgreSQL 版 Supabase 是基于开源 Supabase 深度增强的全托管应用开发平台,提供数据库、用户鉴权、边缘函数等核心功能。结合阿里云基础设施,支持按需扩展、支付宝/微信登录,兼容 Supabase Cloud 体验,助力开发者快速构建安全、可扩展的AI原生应用。
让智能家居“听懂人话”:我用4B模型+万条数据,教会了它理解复杂指令
通用大模型在面对复杂的物联网(IoT)指令时,常因无法理解“半小时后”、“稍微调低一点”等模糊语义而“翻车”。本文将分享如何通过高质量的数据清洗与精准的超参调优,将轻量级的 Qwen-3-4B-Instruct 模型训练成一个懂逻辑、会推理的智能家居专家。从数据治理到参数内幕,干货全公开!
告别深夜批改:用Qwen3-VL大模型打造会“理解”的作文阅卷助手
基于Qwen3-VL打造作文阅卷助手,通过对300篇高中作文进行LoRA微调,将教师从繁重批改中解放,更通过即时、客观的反馈助力学生写作能力提升,展现了垂直领域大模型应用的实用价值与高效落地路径。
API调用实现财政票据真伪查验-电子医疗发票清单查验-发票查验接口
财政票据真伪查验接口,支持医疗发票等多类票据在线核验。通过发票代码、号码、日期、校验码等要素,快速获取全国票据信息,实现高效防伪与合规审查,助力医保、财务系统防范虚假报销,保障财税数据真实完整。
CAXA 电子图板 2025 下载安装指南:小白也能轻松搞定
CAXA电子图板2025是一款专为电子工程师设计的电路设计与PCB布局软件,提供高效、精准的电子设计解决方案,适用于专业电路开发与工程制图。
Oracle 窗口函数
想在看员工薪水的同时,还能在同一行看到他所在部门的平均薪水吗?或者想给每个部门的产品按销量排名?这就是窗口函数的魔力。它不像GROUP BY会把数据压缩成一行,而是为每一行都进行一次“开窗”计算。通过OVER(PARTITION BY ...),你可以轻松实现分组排名、累计求和、或是与前后行数据对比等高级分析,代码比复杂的自连接和子查询要优雅得多。
【赵渝强老师】MongoDB的数据类型
本文介绍MongoDB中常用的数据类型,包括ObjectId、String、Boolean、Number、Array、Object、Date等,通过代码示例演示其用法与区别,帮助理解文档型数据库的数据存储机制。
【ClickHouse 线下Meetup—西安站】活动来袭!
邀您参加ClickHouse 线下Meetup—西安站,聚焦核心技术和实战案例,邀您共探未来新机遇,还有精美伴手礼等你来拿。
Zookeeper 3.持久化FileTxnSnapLog
FileTxnSnapLog是ZooKeeper中用于管理事务日志和快照的核心类,封装TxnLog与SnapShot,实现数据持久化。通过restore和save方法,支持从快照和日志中恢复及保存内存数据库DataTree,保障数据一致性。
微服务原理篇(XXLJOB-幂等-MySQL)
本课程深入讲解微服务核心组件XXL-JOB任务调度原理,涵盖其架构、分布式任务处理、幂等性设计及MySQL存储引擎、索引机制、SQL优化与分库分表策略,全面提升系统性能与可靠性。
Zookeeper4.Watcher机制(一)
本文深入分析ZooKeeper的Watcher机制核心类与源码实现,涵盖Watcher接口、Event枚举(KeeperState、EventType)、WatchedEvent事件封装、ClientWatchManager及ZKWatchManager的管理逻辑,重点解析事件触发与Watcher通知机制,帮助理解ZooKeeper分布式协调中的状态监听与回调原理。
Zookeeper1.序列化
本文从源码角度解析Zookeeper的序列化机制,重点分析`org.zookeeper.jute`包中的核心接口:`InputArchive`、`OutputArchive`、`Index`和`Record`,并通过实例演示其在数据读写中的应用。
Zookeeper2.持久化FileTxnLog
本文深入分析ZooKeeper持久化核心类FileTxnLog源码,涵盖事务日志结构、文件格式及关键操作。重点解析append、commit、truncate等方法,揭示日志追加、校验、提交与截断机制,结合TxnLog接口与迭代器实现,全面理解ZooKeeper数据持久化原理。(238字)
阿里云 ECS u2i 云服务器实例深度测评:企业入门级云服务器首选
阿里云 ECS 通用算力型 u2i 实例,凭借高性价比与适配性,成为中小企业入门的理想云服务器选择。目前该实例推出限时优惠,低至 2.5 折即可畅享 1 年服务,开发测试成本直降 75%,性价比优势突出。
Oracle 数据塑形:行列转换与集合运算
报表要求的数据格式总是千奇百怪?其实用SQL就能让数据轻松“变形”。想把多行内容(比如各科成绩)合并成一行里的多列,可以用经典的CASE WHEN,或者在11g以上版本里用更简洁的PIVOT。反过来,把宽表拆成多行,也有UNION ALL和更方便的UNPIVOT。学会这些,再配合UNION、INTERSECT等集合运算,数据就能随心所欲地展示了。
Oracle 常用函数
拿到手的数据不总是规规矩矩的?Oracle内置了超多实用函数,可以直接在SQL里“加工”数据。无论是大小写转换、截取字符串,还是日期的加减、数字的四舍五入,都有对应的函数。特别推荐用NVL来优雅地处理空值,以及用CASE语句实现复杂的判断逻辑,能让你的查询既强大又省事。
Oracle 数据库查询:多表查询
想把分散在多个表里的数据拼起来看?核心就靠JOIN(连接)和子查询。可以用INNER JOIN找到两边都匹配的记录,或用OUTER JOIN查看单边也存在的数据。一个非常强大的技巧,是把一个查询结果当成临时表来用,能让复杂的统计分析变得清晰。再结合新版本里简洁的分页语法,跨表取数和展示就得心应手了。
站在岔路口的1688商家,是观望,还是在新赛道中寻找机会?
1688商家正面临流量下滑的严峻挑战,平台转型、算法升级与外部竞争加剧使传统运营模式难以为继。面对困境,主动求变才是出路:通过内容化转型、直播短视频、数据驱动和私域沉淀等新策略,提升数字化能力与客户价值。唯有创新升级,才能穿越周期,赢得未来。
【赵渝强老师】国产金仓数据库的体系架构
金仓数据库(KingbaseES)是基于PostgreSQL开发的国产关系型数据库,具有自主知识产权。其体系结构涵盖逻辑存储、物理存储、进程与内存管理,支持高可靠性与性能优化,广泛应用于关键信息基础设施领域。
【阿里云Data+AI 创新融合交流会—成都站】Workshop活动来袭!
诚邀您参加阿里云数据库Data+AI交流会——成都站!2025年12月9日,共探行业实战与未来机遇,现场参与即有机会领取限量版精美羽绒服,先到先得!点击链接或扫码报名,席位有限,立即锁定参会资格!
阿里巴巴双肩包带回家!参与「RDS AI助手」体验反馈赢好礼
「RDS AI助手」是阿里云数据库团队基于大语言模型技术打造的智能运维Copilot,专为 RDS MySQL / PostgreSQL / SQL Server等数据库引擎设计。本期产品体验诚邀大家体验「RDS AI助手」,参与反馈即有机会赢取阿里巴巴双肩包等好礼!欢迎钉钉搜索群号:106730017609 入群交流
RDS AI助手的能力详解与Demo演示
阿里云数据库RDS「RDS AI助手」正式上线啦!你的AI打工人来了!用聊天的方式,帮你搞定 信息查询、问题诊断、慢SQL优化、实例巡检 等一系列数据库运维任务,更能随你调遣,定制最贴近你业务的个性化Agent!欢迎钉钉搜索群号:106730017609 入群交流
RDS AI助手深度测评-场景4:CPU压测指引
阿里云数据库RDS「RDS AI助手」正式上线啦!用聊天的方式,帮你搞定 信息查询、问题诊断、慢SQL优化、实例巡检 等一系列数据库运维任务,更能随你调遣,定制最贴近你业务的个性化Agent!现在免费公测中,欢迎留下您的诉求:https://survey.aliyun.com/apps/zhiliao/m3RVhe0m4
强一致性时代,Kafka、Redis、Celery 谁才是那块短板
这篇文章讨论了一个金融级实时Tick数据项目的失败与修复。项目最初使用Celery、Kafka和Redis,但因缺乏重试、幂等和安全策略导致问题。文章提出了四个关键改进方向,修复后的系统满足了金融级要求,总结了五点教训。
让企业决策像开挂!瑶池 Data Agent 全生命周期数据智能体使用全攻略
Data Agent 是阿里云瑶池数据库推出的数据智能体,融合 Data+AI 与 Agentic AI 技术,支持自然语言交互,自动化完成数据理解、分析洞察与报告生成,助力企业实现数据驱动决策。
【Java架构师体系课 | MySQL篇】⑦ 深入理解MySQL事务隔离级别与锁机制
本文深入讲解数据库事务隔离级别与锁机制,涵盖ACID特性、并发问题(脏读、不可重复读、幻读)、四种隔离级别对比及MVCC原理,分析表锁、行锁、间隙锁、临键锁等机制,并结合实例演示死锁处理与优化策略,帮助理解数据库并发控制核心原理。
数据库
数据库领域前沿技术分享与交流